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[IT뉴스][배종찬의 보안 빅데이터] AI 에이전트, 보안 믿을 수 있나
온카뱅크관리자
조회:
8
2026-02-25 09:17:33
<div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="ZPXFhjZvwF"> <p contents-hash="f2bff54941172a112f4f9811f891553a70e4ef5136816b7ce4e3322c215d538e" dmcf-pid="5QZ3lA5Tmt" dmcf-ptype="general"><strong>AI 에이전트의 오류 가능성 인정...다층적 보안 체계 구축 필요</strong></p> <p contents-hash="13156fbbf2486a2bcfa802189890ee70d4c66294aeee2b4bf81a44ebf219c6c4" dmcf-pid="1x50Sc1yr1" dmcf-ptype="general">[보안뉴스=배종찬 인사이트케이연구소장] 빅데이터 분석 플랫폼 썸트렌드(SomeTrend)가 파악한 AI 에이전트(AI Agent) 관련 감성 연관어 분석 자료(2026년 2월 16일~22일)는 현재 우리 사회가 이 기술을 바라보는 극명한 온도 차를 보여준다. 데이터의 중심에 기대와 혁신적이라는 긍정적 키워드가 자리 잡고 있지만, 그 주변을 에워싼 우려, 위험, 공포, 오류 같은 단어들은 AI 에이전트가 가진 보안 취약성과 불확실성을 가감 없이 드러낸다. </p> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="0df63f55f466355f9b0e1bb87958943bda71230d0be94cbd1e3d1f88d6e580b6" dmcf-pid="tM1pvktWI5" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202602/25/552815-KkymUii/20260225090903837yldo.jpg" data-org-width="1000" dmcf-mid="X1wIo8rND3" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img2.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202602/25/552815-KkymUii/20260225090903837yldo.jpg" width="658"></p> </figure> <div contents-hash="c92f019f89fec09f62d53efad0b56b23463be51016d77f84ed5b6bedeb3e4342" dmcf-pid="FUmhaPsAIZ" dmcf-ptype="general"> <div> <p>▲AI 에이전트에 대한 빅데이터 감성 연관어 [출처: 인사이트케이]</p> </div> <br>과거의 AI가 사용자의 질문에 답을 내놓는 수동적인 검색 엔진이나 챗봇에 머물렀다면, 현재의 AI 에이전트는 사용자의 의도를 파악해 스스로 계획을 세우고 실행까지 완료하는 자율적 주체를 의미한다. </div> <p contents-hash="9fc9e49eed14b34326f62f8f3b1aa3c52d47263fc9115df96b47ea7616d944c3" dmcf-pid="3uslNQOcIX" dmcf-ptype="general">빅데이터 연관어에서 나타난 독립적, 진화하다, 똑똑하다라는 키워드는 이러한 에이전트의 특성을 제대로 반영하고 있다. AI 에이전트는 단순히 텍스트를 생성하는 것에 그치지 않고, 이메일을 대신 보내고, 여행 일정을 예약하며, 복잡한 소프트웨어 코드를 수정하거나 기업의 공급망을 관리하는 등 실질적인 업무를 수행한다.</p> <p contents-hash="b9f09de7e11b23405977de662c15253156bd6e39404fc680f053c85ce7bb66d9" dmcf-pid="07OSjxIkmH" dmcf-ptype="general">빅데이터에서 가장 눈에 띄는 대목은 기대만큼이나 커다란 위험과 위협의 크기다. “AI 에이전트를 보안 차원에서 전적으로 믿을 수 있는가”라는 질문에 대해 현재의 기술 수준은 ‘조건부 신뢰’ 혹은 ‘주의 깊은 감시’라는 답을 내놓고 있다. </p> <p contents-hash="3265b2158c9db22e4a2caa3d9447db395dc0f98e104dbe98de0834126786b152" dmcf-pid="pzIvAMCEDG" dmcf-ptype="general">AI 에이전트의 보안적 불안 요소는 크게 세 가지 측면에서 기인한다. 첫째, 자율성의 역설이다. 에이전트가 독립적으로 판단하고 행동한다는 것은 인간의 직접적인 통제 범위를 벗어날 수 있음을 의미한다. 만약 에이전트가 잘못된 판단을 내릴 경우, 그 결과는 단순한 오답 출력에 그치지 않고 실제 시스템의 파괴나 자산의 손실로 이어지는 치명적인 결과가 된다.</p> <p contents-hash="ca27946a43b6aa7e6be23dc5dfcc9d364bc341b3ee5d7873a253edece42bc917" dmcf-pid="UqCTcRhDDY" dmcf-ptype="general">둘째, 복잡성에 따른 불투명성이다. 빅데이터 연관어 중 복잡하다는 단어는 AI 모델 내부의 의사결정 과정을 인간이 완벽히 이해하기 어렵다는 점을 시사한다. 이른바 블랙박스 현상으로 인해 보안 사고가 발생했을 때 원인을 추적하거나 사전에 취약점을 발견하기가 매우 어렵다. </p> <p contents-hash="4ba935361851c2a452a7e54afbcaf0f6b0974ee4c1cc9b38585ad9bbf6cbc6d7" dmcf-pid="uBhykelwIW" dmcf-ptype="general">셋째, 악의적 활용의 가능성이다. 악의적이라는 키워드는 공격자가 AI 에이전트를 가로채거나, 조작된 명령을 주입하여 기업의 내부망을 공격하는 도구로 변질시킬 수 있다는 공포를 담고 있다.</p> <p contents-hash="0db70bfd6ccf18f63232e9a5bf604dc4671e454c0dbab65712e68a00a03aa2dc" dmcf-pid="7blWEdSrwy" dmcf-ptype="general">빅데이터 감성 연관어 분석에서 나타난 폭락, 위기, 오류는 단순한 감정적 반응이 아니라 구체적인 기술적 허점에 기반한다. 우리가 경계해야 할 핵심적인 보안 허점은 다음과 같다. </p> <p contents-hash="00fbd8b59d5d48d98ce03044b434cb011668af014628792d0b712b03177620c4" dmcf-pid="zKSYDJvmsT" dmcf-ptype="general">첫째는 간접 프롬프트 인젝션(Indirect Prompt Injection)의 위협이다. AI 에이전트는 외부 데이터를 읽고 해석하는 능력이 있다. 만약 공격자가 웹페이지나 이메일에 악의적인 지시문을 숨겨놓는다면 에이전트는 이를 사용자의 명령으로 착각하여 시스템 설정을 변경할 수 있다. </p> <p contents-hash="afcccf4c7507e7b0063a71bf76896aa7134551990409dc326ded356d693e7e6a" dmcf-pid="q9vGwiTssv" dmcf-ptype="general">둘째는 권한 오남용과 연쇄적 피해의 우려다. 에이전트가 업무를 수행하기 위해서는 금융 계좌, 이메일, 클라우드 서버 등에 대한 접근 권한이 필요하다. 만약 에이전트가 논리적 오류를 일으켜 권한을 남용하기 시작하면, 단 몇 초 만에 데이터 삭제나 자금 이체 같은 폭락 수준의 사고를 유발할 수 있다. </p> <p contents-hash="f421a13a511b4d21ac5ad3fc431cfc60aa967f3aabe7353da49bd9bcf9652253" dmcf-pid="B1crJ2kLIS" dmcf-ptype="general">셋째는 데이터 오염과 신뢰의 붕괴다. 에이전트가 학습하거나 참고하는 데이터 자체가 악의적으로 조작될 경우, 에이전트는 편향된 결론을 내리거나 특정 상황에서 공격자에게 유리한 행동을 하게 된다. 전통적인 보안 방식으로는 탐지하기 어렵다.</p> <p contents-hash="72ac901353fc00e727feef3abc2cfd7395b9dda8d27064820a801027ff982913" dmcf-pid="btkmiVEoEl" dmcf-ptype="general">AI 에이전트는 분명 혁신적이며 우리의 삶을 획기적으로 바꿀 게임 체인저다. 하지만 보안이 담보되지 않은 혁신은 사상누각에 불과하다. 기업과 개인은 AI 에이전트의 편리함에 매몰되기보다, 발생 가능한 오류의 가능성을 인정하고 이를 방어할 수 있는 다층적 보안 체계를 구축하는 데 주력해야 한다.</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 보안뉴스. 무단전재 및 재배포 금지.</p>
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